はじめに こんにちは。Kagglerの 中間 と 若月 です。業務では主に人材領域でのレコメンドシステムの改善に取り組んでいます。 この記事では、レコメンドシステムにTwo-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックを導入することで、精度とコストを改善することに成功したので、その取り組みについて紹介します。 背景 導入したロジックについて説明する前に、まず既存のレコメンドシステムについて簡単に説明します。 既存のレコメンドシステムでは、ユーザとアイテムについてルールベースによる候補生成を行った後、機械学習モデルを用いてスコアを付与し、スコア順にユーザに推薦するアイテムを選択していました。 しかし、ルールベースによる候補生成はベースラインとしてはよいものの、性能改善には限界があり、ルールベースが複雑になればなるほど計算コストもかかるようになっていきます。 そこで、性能改善がしやす
はじめに Turing CTO室に所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。 本記事は、LLM, VLM開発の裏で行われるリアルなデバッグ作業の様子を紹介します。 LLM, VLMの開発の裏には本記事で紹介するような地道なデバッグ作業が多数あるのですが、なかなかその実態が伝わっていないように思います。できるだけ詳細にデバッグ作業の様子を記しましたので、実際の現場で行われている作業を追体験いただけますと幸いです。 Background まず、デバッグ作業を行う前の背景と経緯について説明します。 学習に使用している依存関係の継続的なupdateのために、学習ライブラリが新しいversionのPyTorch、CUDA Toolkitで動作するかどうか常に検証しています。 本記事では、その作業を行う中で問題に直面し、何が問題なのか突き止めるまでの過
Oct 7, 2025Using PLANS.md for multi-hour problem solving Codex and the gpt-5-codex model can be used to implement complex tasks that take significant time to research, design, and implement. The approach described here is one way to prompt the model to implement these tasks and to steer it towards successful completion of a project. These plans are thorough design documents, and "living documents"
Author: @dmikurube Created at: 2025-11-10 On October 15, 2025, I sent the following email to those who were in the GitHub organization: https://github.com/embulk (... snip: greetings in Japanese ...) To all who have been or are involved in Embulk, and who belong to Embulk's GitHub organization, I'm sending this email to addresses confirmed publicly in Embulk-related git log, or addresses confirmed
Node.jsでネイティブにTypeScriptを実行するための機能「Type Stripping」が、11月11日にリリースされた新バージョン「Node.js v25.2.0」で安定版になったことが発表されました。 これにより本番環境などでもType Stripping機能を用いたTypeScriptファイルの実行が安心してできるようになりました。 Node.jsはTypeScriptをサポートしていなかった Node.jsはもともとサーバサイドのJavaScriptランタイムとして開発されたため、JavaScriptのスーパーセットであるTypeScriptの型指定や高度な命令などには対応していません。 Node.jsでTypeScriptファイルを実行するには、TypeScriptトランスパイラを用いてJavaScriptに変換するなどの方法があります。 この方法を用いたts-nod
PackerBuild and manage images as code
Application loadbalancer support client credential flow with JWT verification - AWS
Application loadbalancer support client credential flow with JWT verification Amazon Web Services (AWS) announces JWT Verification for Application Load Balancer (ALB), enabling secure machine-to-machine (M2M) and service-to-service (S2S) communications. This feature allows ALB to verify JSON Web Tokens (JWTs) included in request headers, validating token signatures, expiration times, and claims wi
はじめに こんにちは。データシステム部・推薦基盤ブロックの上國料（@Kamiko20174481）です。私たちのチームは、ZOZOTOWNの推薦システムを開発・運用し、ユーザー一人ひとりに最適な購買体験を届けることを目指しています。 これまでは施策ごとに推薦システムをゼロベースで構築していたため、施策実施までのリードタイムが長く、推薦システムの運用負荷も高まりやすいという課題がありました。この課題を解決するために、ユーザーや商品をEmbedding（埋め込みベクトル）として表現し、それらを一元的に管理して複数の推薦施策で再利用できる仕組みの構築に取り組みました。以降では、この仕組みをEmbedding基盤と呼称します。 本記事では、この取り組みの背景となった課題とEmbedding基盤の設計方針・アーキテクチャ、導入後の知見を紹介します。同様の課題に取り組む方々の参考になれば幸いです。 目
Claudeが発表したAgent SkillsはコンテキストエンジニアリングにおいてツールやMCP単体ではなく、タスク全体のコンテキスト管理を一箇所でできる側面から今後注目されています。しかしAgent SkillsはClaudeでしか使えません。今回はCodexでもClaude Skillsを使ってみ…
Amazon CloudWatch Composite Alarms adds threshold-based alerting - AWS
Amazon CloudWatch Composite Alarms adds threshold-based alerting Amazon CloudWatch now enables you to create more flexible alerting policies by triggering notifications when a specific subset of your monitored resources need attention. Using CloudWatch composite alarms, you can create a rule to take action only when a certain combination of alarms is activated. This enhancement lets you choose to
Mountpoint for Amazon S3 is now included in Amazon Linux 2023 - AWS
Mountpoint for Amazon S3 is now included in Amazon Linux 2023 Mountpoint for Amazon S3 is now available in Amazon Linux 2023 (AL2023), simplifying how you get started and manage updates. Previously, you had to download the Mountpoint package from GitHub, install dependencies, and manually manage updates. Now, when using AL2023, you can install or update to the latest release of Mountpoint with a s
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